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一种基于多源信息融合的驾驶员行为识别方法.pdf

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本发明提供了一种基于多源信息融合的驾驶员行为识别方法,其特征在于:包括:步骤1.获取从驾驶模拟器中记录的有关驾驶员行为的图像或视频以及车辆运动状态数据;步骤2.将处理后驾驶员行为数据输入到微调的VisionTransformer第一子模型中,输出四种驾驶行为类别的概率矩阵P1;步骤3.对同步记录的车辆运动状态数据进行预处理后,输入到训练好的Bi?LSTM第二子模型中,输出四种驾驶行为类别的概率矩阵P2;步骤4.对从步骤2和步骤3得到的概率输出矩阵P1和P2分别进行计算得到第一、第二子模型的信息熵H1、H2,最后对不同子模型的Softmax函数输出概率值进行加权决策融合实现四种驾驶行为的最终分类。本发明不仅集成了多种驾驶行为识别任务,而且具有较强的抗干扰性。